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摘要:
基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.
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文献信息
篇名 参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 参与式感知 压缩感知 社会关系 数据采集 数据估计
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 194-198
页数 5页 分类号 TP393.0
字数 4270字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-3026.2015.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于瑞云 东北大学软件学院 21 188 9.0 13.0
2 周岩 东北大学软件学院 14 34 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
参与式感知
压缩感知
社会关系
数据采集
数据估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
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12
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